sglang
基于Python的高性能LLM和多模态模型推理服务框架，支持Attention机制优化与MoE架构加速。采用RadixAttention技术实现多轮对话复用，通过Continuous Batching提升GPU利用率，支持DeepSeek/GLM/Qwen/LLaMA等主流开源模型及VLM多模态扩展。
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SGLang：开源社区公认的LLM推理性能标杆框架
SGLang凭借RadixAttention与Continuous Batching的创新组合，在开源推理框架中实现显著吞吐量提升，成为私有化部署的首选方案。
明确结论
该项目于2024年1月启动，在不到一年内积累3.6万星标，验证了社区对高性能推理方案的迫切需求。框架针对Attention计算进行了深度优化，并原生支持混合专家模型架构，这对于部署DeepSeek、Qwen等新一代大模型至关重要。Python语言选型使定制开发成本降低，但需注意高星标伴随的5575个开放issue，这反映了框架在快速迭代同时存在的工程债务。对于计划生产环境部署的团队，建议关注issue列表中关于显存占用和长上下文性能的讨论，并优先在测试环境验证具体模型配置下的表现。VLM多模态能力的内置支持扩展了应用边界，使其不仅限于纯文本场景。